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Introduction of KOSCOM Fintech Incubating Center

Koscom Fintech Incubating center operates differentiated support program according to development stage of startups.

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금융위원회 주최 핀테크 1박 2일 행사
Event 금융위원회 주최 핀테크 1박 2일 행사 금융개혁의 핵심인 핀테크에 대해 논의하고자 금융위원회와 핀테크지원센터 주도로 1박 2일 워크샵이 열렸습니다.    금융위원회(이하 금융위)와 핀테크지원센터는 지난 10일 오후 5시 30분부터 11일까지  경기도 일산 소재 KB국민은행 연수원에서 ‘2015 핀테크 1박2일’ 행사를 진행했습니다.    이 자리에는 임종룡 금융위원장을 비롯한  △금융감독원 △은행연합회 △여신연합회 △시중은행(국민은행, 기업은행, 농협은행, 신한은행, 우리은행, KEB하나은행) △카드사(국민카드, 삼성카드, 신한카드)등의 금융권 대표와 멘토링을 맺은 핀테크 업체들도 함께 했습니다.    이번 행사를 통해 4차에 걸친 핀테크지원센터에서 개최한 데모데이를 통해 제휴를 맺은 핀테크기업 및 금융사가  그간의 제휴 경험 공유 및 핀테크 육성을 위한 향후 계획 등을 논...
Administrator 2015-09-14
Kenya's NIC은행 SNS 계정을 통한 은행업무서비스
Business Kenya's NIC은행 SNS 계정을 통한 은행업무서비스 ' 케냐의 National Industrial Credit (NIC) 은행에서 페이스북, 트위터, What's app을 통한 계정관리와 지불서비스를 다음달부터 개시한다고 알렸다.  이 서비스를 통해 고객은 자신의 계정을 관리하고, 모바일상품을 구매하고, 펀드를 구매하는 등 각종 은행업무를 수행할 수 있다.  계정이 없는 고객의 경우는 근처 지점이나 ATM을 찾는등 부가서비스의 제공이 가능하다.  고객에게 더 편리한 인터페이스를 제공하는 은행의 핀테크는  소셜미디어를 이용하여 점점더 발전하고 있다. 
Administrator 2015-09-14

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  • 에버스핀

    개인정보 유출은 금융, 게임, 포털 등 산업 전반에서 끊임없이 발생하는 사회적 문제입니다. 에버스핀은 개인정보 유출을 원천 차단하는 혁신적인 Mobile Platform을 만들고자 설립된 역량 있는 전문가 조직입니다. 에버스핀은 고객의 소중한 개인정보를 해킹으로부터 안전하게 보호하기 위해 다양한 분야(금융, 게임, 포털 등)에서 혁신을 시도하고 있습니다. 저희 에버스핀 일동은 끊임없는 시도로 고객으로부터 무한한 신뢰를 쌓아가고자 노력 할 것이며, 새시대의 안전을 책임지는 보안 전문가로서 사명감을 다하겠습니다.

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  • (주)레이니스트

    현재 (주)레이니스트의 주요사업은 고객의 소비패턴을 기반으로 신용카드를 추천하는 서비스인 '뱅크샐러드' 이며, 현재 웹 서비스를 실시하고 있고, 앱 런칭을 준비하고 있습니다.뱅크샐러드의 핵심경쟁 요인은 아래와 같습니다. 1. 카드 혜택 데이터의 차별성 : 2,500여 종 카드의 혜택 데이터 정규화저희는 국내 최초로 17개 카드사 2,500여개의 신용카드의 기본정보를 수집했고, 자동 연산에 최적화된 형태로 데이터를 정규화했습니다. 모든 카드들의 혜택 케이스는 10만 개를 초과하며, 개개인에게 혜택이 실제로 돌아가는 데 고려해야 하는 약 46,000개의 적용조건과 95,000개의 제약조건 또한 존재합니다. 저희가 보유한 신용카드 혜택 DB는 단순 크롤링을 통해 구축할 수 있는 정보가 아니며, 축적 과정에서 노하우와 여러 차례의 의사결정이 필요하기 때문에 경쟁사들이 쉽게 모방할 수 없는 핵심 경쟁요인입니다. 2. 혜택 계산·카드 추천 알고리즘의 정확도와 속도0.2초만에 10만 건이 넘는 혜택조건에 대한 연산이 가능합니다. 이용자가 입력한 소비패턴이 바뀔 때마다 이러한 연산과정을 자동으로 거치게 됩니다. 저희는 반복되는 동일 소비패턴에 대한 연산 결과를 저장하는 기술을 도입했고, 신용카드 추천 근사 알고리즘을 사용해 연산 속도를 빠르게 끌어올렸습니다. 3. 기계 학습을 통한 소비패턴 빅데이터 처리 기술 전체 소비 내역을 데이터마이닝을 활용한 기계학습을 통하여 소비패턴 빅데이터 처리 기술을 개발하려 합니다. 저희가 개발하려는 빅데이터 처리 기술은 이용자의 생애주기에 따른 소비패턴 변화 감지, 비정기적 소비에 대한 통계 및 특정 품목의 결제 시간을 바탕으로 이용자의 Life-Style 추측 등의 기능을 포함할 수 있습니다.

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